如何使用LLM在数据库中搜索？

您的数据库中包含了每个客户问题的答案，但您的支持团队仍然花费数小时在表格和文档中搜索。

虽然大多数公司将数据库查询视为只有开发人员和分析师才具备的技术技能，但大型语言模型（LLM）正在悄然彻底改变我们与结构化数据交互的方式。问题不在于LLM是否可以搜索数据库，而在于哪种方法能将您的团队从数据考古学家转变为即时问答机器。

我们将介绍三种不同的方法，每种方法都解决了问题的不同部分：通过MCP直接协议集成、对话式RAG系统和自然语言到SQL的翻译。

核心问题：连接自然语言和结构化数据

一位销售经理在周四晚上盯着仪表板，想得到一个简单的答案：“上个季度哪些客户购买了超过10,000美元的X产品？” 数据存在，但隐藏在表格和神秘的字段名后面。如果没有SQL技能或数据分析师，这个答案就无法获得。

这个问题每天都影响着SaaS、电子商务和企业环境中的团队。知识是存在的，但访问起来却很复杂。

这种我们提问方式与数据存储方式之间的差距减缓了决策制定，让非技术人员感到沮丧，并使工程师偏离主要任务来处理一次性数据请求。在快节奏的环境中，这种脱节就像在需要快速离开时遇到一扇上锁的门。

如果数据库能理解查询，它可以在几秒钟内给出答案。相反，用户却在与过滤器、下拉菜单或原始SQL作斗争。这导致洞察力缺失、响应缓慢，以及一种数据更像障碍而非资产的感觉。

大型语言模型（LLM）正在改变这种状况。但LLM不会自动理解您的数据库结构、业务规则或数据细节。如果没有精心设计，它们可能会出错、误解问题或泄露敏感信息。

方法一：MCP，集成粘合剂

在数据库和人工智能领域，每个新工具或数据源通常都需要自己的自定义连接器。工程师最终会组装适配器、插件和脚本。MCP充当AI和搜索集成的通用插头。

什么是MCP？

MCP标准化了您的AI助手与所有数据孤岛之间的通信。它不仅仅是另一个API封装器。将MCP视为AI集成的USB-C：一个协议，多种可能性。您无需为每个工具构建新的连接器，只需插入MCP。然后，您的语言模型就可以在整个堆栈中发现、搜索和执行操作。

该协议定义了AI模型如何与外部系统通信、构造请求以及发现可用操作，而无需硬编码每个集成。这种灵活性使您可以在不彻底修改设置的情况下更换LLM提供商或数据库。

示例：使用Cursor在Meilisearch中搜索

介绍Meilisearch和Meilisearch MCP

Meilisearch是一个极速、开源的搜索引擎，强调速度、相关性和开发者体验。它同时处理关键词搜索和基于向量的搜索，使其成为检索增强生成（RAG）应用程序的理想基础。

为了更无缝地将Meilisearch与AI助手和LLM工具连接起来，Meilisearch现在提供了一个MCP服务器。无需构建定制集成，MCP服务器公开了一个标准协议和一套丰富的工具。

安装和连接只需几分钟，并且可以与任何支持MCP的客户端（如Claude、Cursor或自定义浏览器内集成）配合使用。这解锁了新的场景，例如直接与您的Meilisearch数据聊天、即时分析仪表板或自动化知识机器人。

将Cursor连接到Meilisearch的MCP的过程

1. 打开Cursor并访问MCP工具。按下Cmd + Shift + J，打开MCP工具，然后点击“新建MCP服务器”。

2. 配置Meilisearch MCP服务器。将此JSON配置添加到mcp.json文件中

   "meilisearch": {
     "command": "uvx",
     "args": ["-n", "meilisearch-mcp"],
     "env": {
       "MEILI_HTTP_ADDR": "https://ms-ad593910acfe-24699.fra.meilisearch.io/", // Your Meiliseach instance URL
       "MEILI_MASTER_KEY": "key"
     }
   }
   

这将LLM安全地连接到具有完全控制权的实时Meilisearch实例。

3. 确保已正确添加MCP并可供使用。

4. 然后，发出自然语言搜索。在Cursor聊天中，您可以输入“在我的Meilisearch索引中搜索所有提到API的文档”

5. MCP翻译请求。LLM使用MCP服务器的功能将请求转换为结构化搜索调用。Meilisearch MCP服务器运行查询，应用过滤器或限制，并返回结果——无需手动SQL或自定义API调用。

6. 结果显示在聊天中。开发人员会看到一个包含上下文和元数据的相关文档列表，可以直接使用或优化。

此工作流程远远超出了仅仅搜索的范围。通过MCP，您可以

• 搜索任何连接数据源中的文档
• 直接通过LLM界面更新和编辑记录
• 监控后台任务并跟踪系统状态
• 一站式管理API密钥和调整访问权限

方法二：使用Flowise创建RAG聊天机器人

构建一个能够理解并从公司知识库中检索信息的聊天机器人，过去感觉就像拼凑一个缺少零件的拼图。Flowise通过提供一个可视化平台来协调RAG系统，改变了这一切。你拖放的每一个块都让你更接近一个真正了解你业务的聊天机器人。

Flowise的RAG管道：从混乱到清晰

Flowise的文档存储是无名英雄。你无需处理脚本，只需上传PDF文件，设置分块规则，然后让Flowise处理其余部分。界面直观，但机制坚固。

你可以

• 将文档分割成重叠的块
• 附加元数据用于过滤
• 点击测试检索

Flowise会在图形用户界面中显示您的数据是否已正确索引。

嵌入、向量存储和混合搜索的力量

Flowise 不仅仅存储您的文本——它还会对其进行转换。每个文本块都变成了一个向量，是其含义的数学指纹。这些向量会进入一个向量数据库，例如 Pinecone、Qdrant 或 Meilisearch，以用于语义搜索。

这种混合方法优于仅限关键词的搜索。例如，一位支持代理输入“API节流规则”，聊天机器人却在40页PDF深处找到了一个名为“速率限制”的部分。该代理不知道确切的短语，但向量搜索建立了联系。

如何在几分钟内用Flowise构建一个聊天机器人

使用Flowise构建您自己的AI聊天机器人是一种可视化的拖放体验，但其内部由复杂的文档处理、嵌入和自定义对话逻辑提供支持。以下是让您的第一个智能机器人运行的分步指南——无需代码（或沮丧）。

1. 添加文档加载器

首先将您的知识库导入 Flowise。点击“添加节点”，从各种加载器中选择——PDF、TXT、CSV、Google Drive、Confluence……对于大多数内部维基来说，“文件夹”或“PDF 文件”节点是理想选择。提供文件路径或链接，如果需要则进行身份验证，然后点击连接。

2. 分割文档以实现更智能的搜索。长文档会使聊天机器人不堪重负。在加载器后内联一个“文本分割器”节点。可配置的块大小（通常为500-1000字）让您在两者之间取得适当的平衡：更小的块提高答案准确性，更大的块保留更多上下文。选择您希望如何分割（按段落、句子或Markdown）。

3. 生成嵌入。拖入一个“OpenAI Embeddings”或“HuggingFace Embeddings”节点，将您的API密钥粘贴到设置中。

4. 插入向量存储。现在，您需要使这些向量可搜索。插入一个Meilisearch向量存储节点。

5. 添加您的语言模型。添加一个“ChatOpenAI”或类似的LLM节点来为您的聊天机器人提供答案。粘贴您选择的模型的API密钥，设置温度（创意控制）和调优参数。大多数人从gpt-4o或gpt-4o-mini开始。

6. 创建对话逻辑

拖动“对话检索QA链”节点。这将您的LLM与向量存储连接起来，以便用户查询首先获取相关上下文。启用“返回源文档”选项以进行调试或引用。可以配置内存设置（例如，最后5次对话）以实现更丰富的来回交流。

7. 直接在Flowise中测试。命名并保存您的流程。使用Flowise内置的“预测”面板开始聊天！调整块大小、内存或提示，直到答案听起来恰到好处。

8. 部署并收集您的端点。满意后，点击Flowise中的代码图标以获取您的API端点。这会将您的聊天机器人连接到任何前端——Slack、Typebot或自定义Web应用程序。在部署到生产环境之前启用身份验证以确保安全。

最终效果应该如下所示

这个无代码管道足够强大，可以用于团队支持机器人、产品问答和内部帮助台。Flowise将强大的LLM技术转化为即时业务价值——所有这些都通过简单的连接和几个API密钥即可实现。

方法三：LLM到SQL/NoSQL——当模型成为您的数据耳语者

当自然语言与结构化数据相遇时，它既带来了机遇也带来了挑战。业务团队长期以来一直希望能够提出诸如“显示上周所有超过500美元的订单”这样的简单问题，并获得答案而无需编写SQL。大型语言模型（LLM）现在使这成为可能。有时结果是准确的；有时模型过于自信。

工作原理：翻译的艺术

LLM-to-SQL（或NoSQL）翻译就像一个熟练的解释器。您用普通英语输入一个问题，LLM——通过您的数据库模式和示例进行训练——创建一个数据库能理解的查询。

例如，产品经理可能会问

“列出过去60天内升级到专业版的所有客户。”

在正确的上下文下，LLM会生成

SELECT * FROM customers WHERE plan = 'Pro' AND upgraded_at >= NOW() - INTERVAL '60 days';

此过程取决于清晰的提示设计、详细的模式文档，有时还需要反复试验。LLM需要知道表名、字段类型和关系。如果信息不完整或不清晰，模型会猜测——有时正确，有时不正确。

一个真实场景：危险与希望并存

考虑一家中等规模电子商务平台的客户支持团队。他们问：“哪些用户在三月份报告了支付问题？” LLM连接到工单数据库，并提供了模式和示例查询，生成了

SELECT user_id FROM tickets WHERE issue_type = 'payment' AND created_at BETWEEN '2025-03-01' AND '2025-03-31';

团队可以在几秒钟内获得答案——无需数据分析师。但是，如果模式在上周更改，或者“支付”存储为“账单”，LLM可能会发明字段或生成暴露敏感数据的查询。

风险以及如何避免麻烦

LLM-to-SQL 提供了巨大的潜力，但也伴随着风险。常见问题包括：

• 模式漂移：如果数据库发生变化而LLM未更新，它可能会引用不存在的字段。
• 歧义：自然语言可能模糊不清。例如，“最近的客户”可能意味着上周、上个月或上个季度。
• 安全性：如果没有防护措施，LLM可能会生成访问受限表或泄露敏感数据的查询。
• SQL注入：LLM不太容易受到经典的注入攻击，但如果用户输入处理不当，仍然容易受到攻击。

为降低风险，系统应

• 根据允许的表和列列表验证生成的SQL。
• 强制执行行级权限。
• 记录每个查询以进行审计。
• 使用经过特定模式和查询模式微调的模型，以限制随意猜测。

幕后一瞥：代码实战

以下是一个设置具有模式感知功能的LLM-to-SQL管道的简单示例

# Pseudocode for clarity
prompt = f"""
You are a SQL expert. The table 'orders' has columns: id, user_id, amount, created_at, status.
Write a SQL query to find all orders over $1000 in the last 30 days.
"""
response = llm.generate(prompt)
sql_query = response.text
# Validate the query before execution
if validate_sql(sql_query, allowed_tables=['orders']):
    results = db.execute(sql_query)
else:
    raise Exception("Query not allowed")

这个例子强调了验证充当了安全带。没有它，一个简单的拼写错误就可能导致严重的问题。

观点：何时使用，何时暂停

当模式稳定、数据易于理解且风险可控时，LLM-to-SQL 最能发挥作用。它提高了内部仪表板、即席报告和客户支持的生产力。然而，它并非万能解决方案。对于任务关键型工作或严格合规性，人工审查和分层安全仍然至关重要。

最好的系统将LLM-to-SQL与其他方法结合使用，例如用于非结构化数据的向量搜索、用于工具集成的MCP以及用于上下文丰富答案的RAG。每种方法都有其优势，将它们融合在一起可以确保为每项任务选择正确的工具。

最终，LLM-to-SQL 使团队能够更快地提出更好的问题。在适当的保障措施下，它使数据易于访问，而无需SQL专业知识。

工具和生态系统：LLM驱动搜索的真实世界堆栈

LLM驱动的搜索世界就像一个城市：每个部分都有自己的角色，最好的解决方案结合了不同的工具。开发人员和技术负责人面临的挑战不仅是选择正确的工具，还要了解它们如何协同工作，因为需求不断变化、数据不断增长，用户期望获得快速、清晰的答案。

角色介绍

生态系统包含多个层次，每个层次都有值得注意的工具和独特的优势

• LLM：OpenAI、Claude、Mistral、Cohere。每个都有自己的风格；Claude擅长工具使用，OpenAI提供广泛的知识。
• 编排：LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel。它们连接组件、路由查询和管理上下文。
• 向量数据库：Meilisearch、Pinecone、Weaviate、Chroma。Meilisearch结合了经典搜索和AI搜索，Pinecone专注于纯向量搜索，Weaviate支持模式丰富的搜索。
• SQL/NoSQL 数据库：PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Firebase。可靠且结构化，但并非为语义搜索而设计。
• 协议：MCP、OpenAPI、LangChain 代理。MCP 就像 AI 集成的“USB-C”（即插即用，无需自定义适配器）。
• 界面：Next.js、Gradio、Streamlit、LangServe。这些处理用户交互，速度和用户体验至关重要。
• 无代码/低代码平台：Flowise、Voiceflow。它们使非编码人员能够构建流程和机器人。

每个工具都提供独特的功能。例如，Meilisearch 提供混合搜索，结合了全文和向量相似度，使其易于使用且功能强大。Pinecone 处理大规模纯向量搜索，而 Weaviate 则增加了模式丰富的功能。

隐藏的成本和悄无声息的超能力

令人兴奋的部分——LLM、向量搜索、即时答案——常常掩盖了幕后工作。模式映射、提示工程和访问控制等任务至关重要。

安全至关重要。如果管理不当，LLM可能会出现幻觉、越权或泄露敏感数据。MCP等协议强制执行边界，记录每次访问，并允许在不重写堆栈的情况下更换工具。这创建了一个具有明确规则的系统，避免了混淆和死胡同。

何时选择无代码，何时深入

并非每个团队都能从头开始构建所有东西。Flowise和Voiceflow等平台让产品经理和支持主管无需编码即可创建RAG聊天机器人或工作流自动化。它们快速、灵活且功能强大。

然而，随着需求增长（自定义分块、高级过滤器、多代理流程），您将体会到自定义堆栈的控制和透明度。

融合的艺术：混合方法

最好的系统结合了多种方法。使用SQL进行结构化查询，Meilisearch进行混合搜索，LLM进行摘要，可以同时提供速度和深度。

例如，您可以

• 使用SQL提取上周的所有订单。
• 使用向量搜索查找客户评论异常的订单。
• 要求LLM总结趋势。

这种融合支持工程师、分析师和业务用户之间的协作，即使底层工具不同。

数据库搜索的未来是对话式的

关于如何使用LLM在数据库中搜索的问题有三个引人注目的答案：MCP用于无缝工具集成，RAG系统用于知识驱动的应用程序，以及直接SQL翻译用于结构化查询。

每种方法都服务于不同的需求，但它们都指向一个未来，即自然语言成为人类与数据之间的主要界面，使复杂信息对任何能够提问的人都可访问。